Programación óptima del mantenimiento preventivo de generadores de sistemas de potencia con presencia eólica

• Autores: Yorlandys Salgado Duarte, Alfredo Martínez del Castillo Serpa, Ariel Santos Fuentefría
• Localización: Ingeniería Energética, ISSN-e 1815-5901, Vol. 39, Nº. 3, 2018, págs. 157-167
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimum scheduling of generator preventive maintenance of power system with wind presence
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• Resumen
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    El objetivo del trabajo fue programar el mantenimiento preventivo de las unidades generadoras de un sistema de potencia con un modelo de optimización que minimiza el costo de operación y mantenimiento. Para modelar el costo de operación de las unidades se utiliza una función cuadrática y para el mantenimiento una función lineal, ambas dependen de la demanda del sistema. Las propuestas de programación y la combinatoria que garantiza el menor costo de operación en el predespacho económico de las unidades son generadas con un algoritmo de optimización por enjambre de partículas. La función multi-variable no-lineal con restricciones que resulta como objetivo se optimiza mediante un método de programación cuadrática secuencial Cuasi-Newton que aproxima la Hessiana en cada iteración por diferencias finitas. El trabajo muestra como el margen de reserva del sistema afecta la programación del mantenimiento preventivo de un sistema de potencia con presencia de fuentes no convencionales de energía

  • English

    The objective of the work was to program the generator preventive maintenance of a power system with an optimization model that minimizes the cost of operation and maintenance. A quadratic function is used to model the operation cost of the units, and for the maintenance a linear function, both depend on the demand of the system. The programming proposals and combinatorial that guarantee the lowest cost of operation in the unit commitment are generated with a particle swarm optimization algorithm. The nonlinear multi-variable function with constrained that results in the modeling is optimized by a Quasi-Newton sequential quadratic programming method that approximates the Hessian in each iteration by finite differences. The work shows how the reserve margin affects the scheduling of preventive maintenance of a power system with the presence of unconventional sources of energy